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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png
4 f: R+ m0 X" F. e8 T│  
7 ?% k! i" E' Y├─01.第1章 k-近邻算法+ o. A$ T" I  W
│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip  V( m1 h# s- l& {4 R7 U
│      任务02: 1.机器学习概述.mp4! N& A  e$ j( x' Y8 L
│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp43 E% U- k# q( _
│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp4
. y( q. V* s& v% G│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp46 W  ~+ n: U2 [3 [5 s5 O
│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4! T9 L& b* q* f4 A
│      
' S0 H1 z- P1 |9 u9 z1 y- s├─02.第2章 决策树. S8 `# t+ B! E! w6 a8 P
│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip& N$ {  c/ ?% v( \  Z
│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp48 B+ @% J  Y0 _
│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp4
, f: G+ r. S8 \! {; @7 a  S  w│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp4
+ Y) ?9 P4 d1 `. @; I* c, ]2 |│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
" O' e+ C9 R" N0 j* A) e6 W* b│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp40 i  q6 f+ B0 S8 Y# n! [
│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
) O& x% r+ T* N( V8 w: a! Z│      ; {: U7 K! H0 }+ A* ]
├─03.第3章 朴素贝叶斯; ^% d" ]' [  x) u) T8 [
│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip0 P2 n3 ^; s; @  ^! g  G( f
│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
4 i* t7 \% g9 e, |│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
4 o9 s4 g+ X/ R│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4: U# d$ T; w; P# X* R0 F2 Y
│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4; O$ k: ~  H7 v/ ?
│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp45 N: }9 V6 y, v. g" j
│      任务20: 6. 算法总结.mp4
( Z5 |2 a8 |0 M│      8 b; f* S( e3 ^- K4 [$ \  D
├─04.第4章 Logistic 回归
4 y: P3 t% T# o9 N# k4 w" U0 I( a0 {│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip/ }/ y$ F4 V* y+ A
│      任务22: 1. logistic原理概述.mp4
( {. D/ l7 [1 b│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp4
/ A, F7 X0 n* p5 J│      任务24: 3. 梯度下降法.mp49 w3 J& P8 n: [4 T9 O% z, b
│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp4# y/ g! j- t+ T3 M
│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
' w" G  T6 X" A7 s4 a2 q6 o│      任务27: 6. 病马案例.mp4
9 Z+ s- |* ]& p$ n# U3 m│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
" w7 j- O! D3 a0 P4 P6 v│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp4
( K# S  l) D, b/ ~│      任务30: 9. 算法总结.mp4
+ p- [1 ^& @. \1 H│      # k* |) j4 S% U
├─05.第5章 支持向量机
  t/ _' Y& k4 e+ n& L│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip
# `7 t9 T. J4 r& s" f1 A│      任务33: 2. 补充数学公式.mp4% m. r. U1 D* M" v4 @* A: E/ _
│      任务34: 3. smo算法流程.mp4- [6 K$ L$ Q- o; Y. ~, v
│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp4
4 C6 t; x( F& E! X# T│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp4" c: I: q3 H5 L0 b
│      任务37: 6. 核函数.mp4' H( J; V  Z# i4 l; Z+ U
│      任务38: 7. 非线性svm.mp4
2 m6 I8 T7 q1 N│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp4$ Q1 R9 H1 H8 `/ X3 ]0 {
│      任务40: 9. 算法总结.mp4. c: v$ x. f9 R
│      0 R+ C0 x9 d# R; m, U2 W
├─06.第6章 AdaBoost算法# c, R3 d% Q9 C9 ~$ @8 \* [$ X
│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip
( A5 r% r' z3 T/ B│      任务42: 1. 集成算法概念.mp4" x: [+ I' P1 e: l. R) F
│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp4
. G2 }; _& H! t* B" M+ o│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp4# _$ A; {) f2 o. |: \
│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp47 D& h2 _3 A; S$ }5 N( O! n- ^
│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4
7 A, l2 ^  z, \% Y│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp4
, s  j* F. I( M& w- N& l│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4; \3 v/ j3 s' q7 j9 v
│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4
+ w9 Y3 k: T3 A8 t% Y) v│      
+ E* y  ^" v% _+ b3 z├─07.第7章 线性回归
: b: ~4 @* n/ k1 d# m% w/ _1 e│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip3 J2 U% R2 X, b2 X) J' w% A6 W' G
│      任务51: 1. 线性回归概述.mp4
$ \, s3 @) Z  l  H) C0 F' T│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp47 e4 U6 Z8 c) ?" p& U$ A8 V
│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp4
. L4 S. b5 R! H+ ~! b3 |- B│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp4
5 b+ x( V9 m1 t. j' |  x2 {, q5 S│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4
4 I3 J& R3 `/ `  h│      任务56: 6. 岭回归.mp4
* \; z6 s8 F8 X3 e5 p8 G0 ]- W9 u│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp4- j% ], f5 i, a$ W0 t& ]
│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
4 J8 K4 e5 E5 h& d, B6 [' G/ R│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp42 E" m7 T. D$ J- F2 [: V( w
│      7 H4 C6 c; G; i1 F0 u
├─08.第8章 树回归! |1 ^6 i4 G! L
│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip
' Y9 e2 H6 {# y6 d' g│      任务61: 1. 决策树回顾.mp4* s" \+ }5 @5 X" V3 X7 h9 _9 h1 p
│      任务62: 2.cart算法概述.mp4
* L5 C3 A3 `% e+ y  @( K, {! r│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp4
! y# l4 C2 s% `- v, F# R' d; D│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp4' n5 h- N( G$ I2 ~; O7 L- i6 e
│      任务65: 5. 树剪枝.mp4
0 `, k& r! D  j8 u5 S( I│      任务66: 6. 模型树.mp4
+ s( f9 B, U6 `3 a2 c( L│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp42 ^0 h8 J/ j! }" i* v7 N1 r
│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp41 R( R' K3 f; A& s5 P/ }1 c
│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
4 f0 Z! ^3 P- X; z' J3 \│      
* T% |1 o4 V. |& _7 H├─09.第9章 K-均值聚类算法/ ]2 x5 ~; q5 P* _! _
│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip
& |) W! O! Y6 d2 N: P6 c3 t│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4
( O: P/ y; e1 ]- ~7 w( ^│      任务72: 2. k均值算法原理.mp49 W5 U' v; B/ h$ w: Q# v' i
│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp45 @* c# K2 h$ R: j
│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp4- c( X% f# q0 _( n6 P' {
│      任务75: 5. 算法验证.mp4
+ V4 T. f. T4 p- w+ N│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
0 v; A( {! z2 q/ L) t) z& A3 P3 O│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
. q$ h" G! m, ^: _" d│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4
9 Z% |; p4 n: l* p7 f│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp4
1 o$ e( n# H1 d+ m# q: m5 R│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp4
) q+ c' k) K  E7 X& T│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp49 L3 A' `- ~0 i  h) C4 ~6 s
│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
7 S! y- j8 U" c" a│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp4; w0 C: R0 c  b; f
│      4 m; g: n7 Q0 I5 l8 y
└─10.第10章 关联规则之Apriori
. D" U# W0 s# E& ]2 L        任务84:课件、代码及数据集下载.zip
$ x7 {& }! T+ R4 Z+ F( c" d0 _        任务85: 1 关联分析概述.mp4! f9 x( ~/ c3 {5 W
        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp4, N* N6 |  L$ u, N& j$ m
        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4% @! o- o3 v& t6 \9 r0 j
        任务88: 4 关联规则的发现.mp46 O+ Z3 ]$ W: o% l! P1 s! E6 I
        任务89: 5 apriori原理.mp4
4 J( u2 j$ c' g. t        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp4
+ b' L4 @8 E1 O& `: O        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp4, J0 ^$ p* q: h
        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp4' Z4 u; s6 q) y5 m9 ]1 h
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp42 R) ?! E; U3 x/ |3 }4 z( Z
        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp4) Q" H2 n. B; _0 E
        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp4
* p! n% h" z: V7 h; H" s* @        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp4
- H' p( |# M: j1 l# ?5 o        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp42 f; h, B* d: @- l- o1 k3 }8 r" m
        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4( E/ U5 Z) @: R3 c2 A
1 t) j& ]$ o( J! _% l5 @
下载地址:
3 o! I2 f, R& ]' j9 j- h
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发表于 2020-7-19 13:37:32 | 显示全部楼层
太厉害了
学数学
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